Google Vision API کا استعمال کرتے ہوئے لیبل کا پتہ لگانے کے لیے Python کوڈ چلاتے وقت، کئی ممکنہ خرابیاں ہوتی ہیں جن کا سامنا ہو سکتا ہے۔ یہ غلطیاں مختلف ذرائع سے پیدا ہو سکتی ہیں، جیسے کہ API کا غلط استعمال، نیٹ ورک کنیکٹیویٹی کے مسائل، یا تصویری ڈیٹا کے ساتھ مسائل۔ اس جواب میں، ہم کچھ عام غلطیوں اور ان کی بنیادی وجوہات کو تلاش کریں گے۔
1. تصدیق کی خرابیاں:
گوگل ویژن API استعمال کرنے کے ابتدائی مراحل میں سے ایک مناسب توثیق کو ترتیب دینا ہے۔ درست اسناد کے بغیر، API کی درخواستیں ناکام ہو جائیں گی۔ اس بات کو یقینی بنا کر حل کیا جا سکتا ہے کہ تصدیق کے عمل کی درست طریقے سے پیروی کی گئی ہے اور کوڈ میں ضروری اسناد فراہم کی گئی ہیں۔
2. نیٹ ورک کنیکٹیویٹی کے مسائل:
لیبل کا پتہ لگانے کا کوڈ Google Vision API سرور سے درخواستیں کرنے پر انحصار کرتا ہے۔ اگر نیٹ ورک کنیکٹیویٹی کے مسائل ہیں، جیسے سست یا غیر مستحکم انٹرنیٹ کنکشن، درخواستوں کا وقت ختم یا ناکام ہو سکتا ہے۔ نیٹ ورک کنکشن کو چیک کرنا اور اگر ضروری ہو تو درخواستوں کی دوبارہ کوشش کرنا ضروری ہے۔
3. ناکافی API کوٹہ:
Google Vision API میں استعمال کی حدیں اور کوٹے موجود ہیں۔ اگر کوڈ مختص کردہ کوٹہ سے تجاوز کرتا ہے، تو اس کے نتیجے میں غلطیاں ہوں گی۔ اس کو حل کرنے کے لیے، کوئی بھی API کوٹہ کو اپ گریڈ کر سکتا ہے یا API کی درخواستوں کی تعداد کو کم کرنے کے لیے کوڈ کو بہتر بنا سکتا ہے۔
4. غلط تصویری ڈیٹا:
لیبل کا پتہ لگانے کے لیے API کو تصویری ڈیٹا فراہم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگر تصویری ڈیٹا سپورٹ شدہ فارمیٹ میں نہیں ہے یا کرپٹ ہے تو، API ایک غلطی واپس کر سکتا ہے۔ یہ یقینی بنانا ضروری ہے کہ تصویر کا ڈیٹا درست ہے اور API کے ذریعے تعاون یافتہ فارمیٹ میں ہے، جیسے JPEG یا PNG۔
5. غیر تعاون یافتہ تصویری سائز:
Google Vision API کی تصویر کے سائز پر حدود ہیں جن پر کارروائی کی جا سکتی ہے۔ اگر تصویر ان حدود سے تجاوز کر جاتی ہے، تو API ایک غلطی واپس کر سکتا ہے۔ اس سے نمٹنے کے لیے، کوئی بھی تصویر کو API کو بھیجنے سے پہلے اس کا سائز تبدیل یا کمپریس کر سکتا ہے۔
6. غلط API پیرامیٹرز:
لیبل کا پتہ لگانے کے کوڈ کے لیے کچھ پیرامیٹرز کو درست طریقے سے سیٹ کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ اگر ان میں سے کوئی بھی پیرامیٹرز غائب ہیں یا غلط اقدار ہیں، تو یہ غلطیاں پیدا کر سکتا ہے۔ API دستاویزات کا بغور جائزہ لینا اور اس بات کو یقینی بنانا ضروری ہے کہ پیرامیٹرز تقاضوں کے مطابق سیٹ کیے گئے ہیں۔
7. API سروس بندش:
کبھی کبھار، گوگل ویژن API سروس کو بندش یا رکاوٹوں کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ لیبل کا پتہ لگانے کے لیے کوڈ چلاتے وقت ان کے نتیجے میں غلطیاں ہو سکتی ہیں۔ ایسی صورتوں میں، یہ مشورہ دیا جاتا ہے کہ گوگل کلاؤڈ اسٹیٹس کا صفحہ یا API دستاویزات کو کسی رپورٹ کردہ سروس کے مسائل کے لیے چیک کریں۔
ان ممکنہ غلطیوں کو سنبھالنے کے لیے، کوڈ میں مناسب غلطی سے نمٹنے اور استثناء کیچنگ کو لاگو کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس سے غلطی کی خوبصورتی سے بازیافت اور مناسب اقدامات کیے جاسکیں گے، جیسے درخواست کی دوبارہ کوشش کرنا، بامعنی غلطی کے پیغامات فراہم کرنا، یا مزید تفتیش کے لیے غلطیوں کو لاگ کرنا۔
Google Vision API کا استعمال کرتے ہوئے لیبل کا پتہ لگانے کے لیے Python کوڈ چلاتے وقت، ممکنہ غلطیوں سے آگاہ ہونا ضروری ہے جو ہو سکتی ہیں۔ بنیادی وجوہات کو سمجھنے اور خرابی سے نمٹنے کے مناسب طریقہ کار کو نافذ کرنے سے، کوئی بھی لیبل کا پتہ لگانے کے ایک ہموار اور کامیاب عمل کو یقینی بناتے ہوئے، ان مسائل کو مؤثر طریقے سے حل اور حل کر سکتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GVAPI گوگل وژن API:
- گوگل ویژن API میں آبجیکٹ کی شناخت کے لیے کچھ پہلے سے طے شدہ زمرے کیا ہیں؟
- کیا گوگل وژن API چہرے کی شناخت کو فعال کرتا ہے؟
- "draw_vertices" فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے آبجیکٹ کے بارڈرز بناتے وقت ڈسپلے ٹیکسٹ کو تصویر میں کیسے شامل کیا جا سکتا ہے؟
- فراہم کردہ کوڈ میں "draw.line" کے طریقہ کار کے پیرامیٹرز کیا ہیں، اور انہیں عمودی اقدار کے درمیان لکیریں کھینچنے کے لیے کیسے استعمال کیا جاتا ہے؟
- تکیے کی لائبریری کو ازگر میں آبجیکٹ کی سرحدیں کھینچنے کے لیے کیسے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- فراہم کردہ کوڈ میں "draw_vertices" فنکشن کا مقصد کیا ہے؟
- گوگل ویژن API تصویر میں اشکال اور اشیاء کو سمجھنے میں کس طرح مدد کر سکتا ہے؟
- صارف API کی طرف سے تجویز کردہ ضعف سے ملتی جلتی تصاویر کو کیسے تلاش کر سکتے ہیں؟
- گوگل ویژن API کے ویب ڈیٹیکشن فیچر کے جوابی اعتراض میں فراہم کردہ مختلف عناصر کیا ہیں؟
- ویب ڈیٹیکشن فیچر اپ لوڈ کردہ امیجز کے لیے ٹیگ بنانے میں کس طرح مدد کرتا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/GVAPI Google Vision API میں دیکھیں